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课程大纲

六大模块、168节视频课、60小时直播课,业内权威的课程体系,精心打磨的授课内容助你直达彼岸!
SQL、Python、Github、机器学习、深度学习、分布式机器学习,以解决实际问题为出发点组织课程内容,为每一步进阶赋能!
第一阶段
预备知识:数据科学的数据库基础

了解数据库在行业应用中的价值及其在数据分析中的地位,掌握数据库中数据存储、数据查询、数据处理技术,了解与工业场景中Python 操作数据库的逻辑和方法,并攻克BAT数据库重点笔试题。

第一章:数据的存储、读取及简单处理

(一)导学直播:数据库应用价值及其在数据分析中的地位
(二)操作数据库--数据的存储
视频
(三)查询数据库中的数据--查询语句
视频
(四)数据库高级操作--函数
视频
(五)工业场景下数据库数据的提取与处理形式:Python连接数据库
视频
(六)专题直播:BAT数据库面试题精讲
(七)阶段作业
作业
第二阶段
数据分析工具熟练运用养成计划

了解Python在数据科学、人工智能领域的地位,3倍速高效掌握Python编程、Python数据处理与可视化核心技术,并理解可视化技术实现结果输出与内容美化的数据表达逻辑。

第二章:3倍速学习Python核心编程技术

(一)导学直播:Python数据分析工具的市场竞争力分析
(二)Python编程的破冰之旅
视频
(三)掌握Python序列对象:字符串、列表、元组、字典
视频
(四)建立python控制流语句知识模型:条件判断和循环的艺术
视频
(五)实现Python的模块化程序设计:函数
视频
(六)面向对象编程与类
视频
(七)Python操作数据库的工业场景实现
视频
(八)专题直播:使用Git和Github进行版本控制
(九)阶段作业
作业

第三章:数据分析入门:使用Numpy+Matplotlib分析数据

(一)导学直播:巧用Python强大的第三方库功能,大幅度提升编程任务效率
(二)共享单车每季度平均骑行时间对比
视频
(三)动手创建一个批量温度转换器
视频
(四)共享单车各类用户的平均骑行时间趋势对比
视频
(五)气温数据的描述性统计分析:最大值、最小值、平均值
视频
(六)共享单车的用户类别分析:比例
视频
(七)气温数据的可视化分析
视频
(八)共享单车用类别分析的统计图形绘制
视频
(九)功能强大的Numpy的高级操作
(十)阶段作业
作业

第四章:Pandas从数据分析到可视化

(一)导学直播:数据表达逻辑--结果输出与内容美化
(二)比较咖啡店各类饮品的数量与热量
视频
(三)PM2.5的数值展示及不同来源数值差异对比展示
视频
(四)分析电子游戏在各国的营收情况并用堆叠图展示
视频
(五)房屋价格影响因素探索与房价趋势的可视化展示
视频
(六)神奇宝贝数据的变量关系探索与分析
视频
(七)不同手机操作系统的流量使用情况分析
视频
(八)统计不同专业的员工平均薪资
视频
(九)股票行情分析及价格趋势的可视化展示
视频
(十)幸福指数的等级分析
视频
(十一)专题直播:python实现excel办公自动化
(十二)阶段作业
作业
第三阶段
数据价值的挖掘及预测技术实战

掌握机器学习、深度学习的数学基础、机器学习理论及实现、深度学习理论及实现;掌握机器学习、深度学习在推荐系统、金融、量化等领域的工业应用实践及模型部署上线

第五章:数据价值挖掘及预测的数学基础知识

(一)导学直播:数学基础在机器学习中的重要性与必要性讲解
(二)构建机器学习的线性代数知识模型
视频
(三)掌握机器学习算法原理推导中的微积知识
视频
(四)掌握机器学习算法必知必会的统计学知识
视频
(五)专题直播:Python实现统计分析的方法--statsmodel的介绍及使用
(六)阶段作业
作业

第六章:掌握数据价值挖掘及预测的监督学习算法基础

(一)导学直播:机器学习入门与算法总览
(二)根据像素值对CIFAR10图像数据进行KNN算法分类
视频
(三)动手实现基于决策树的收入分类与可视化
视频
(四)使用线性回归模型实现Ames房价预测
视频
(五)使用逻辑回归构建信用卡反欺诈预测模型
视频
(六)使用朴素贝叶斯构建垃圾邮件分类器
视频
(七)使用支持向量机对金融支付服务的欺诈行为进行预测
视频
(八)通过boosting提升传统算法在海外电商企业用户细分项目中的效果
视频
(九)使用XGBoost提升树对人类发展指数官方数据集进行回归预测
视频
(十)监督学习综合应用实战:基于超参数优化的Gradient Boosting的销售预测
视频
(十一)专题直播:机器学习的人才需求及技术应用现状分析
(十二)阶段作业
作业

第七章:掌握数据价值挖掘及预测的无监督学习算法基础

(一)导学直播:实际工作中我们应该如何根据场景选择最适合的机器学习算法模型
(二)使用KMeans进行旅游企业客户分群
视频
(三)使用PCA进行基因序列异常检测实现癌症诊断
视频
(四)基于潜在狄利克雷分配(LDA)的内容主题挖掘
视频
(五)使用Apriori进行322万知乎用户的关注话题关联分析
专题直播
(十一)专题直播:基于有监督和无监督之间的半监督学习是如何让工作的
(十二)阶段作业
作业

第八章:使用深度学习完成你的第一个AI项目--人脸识别

(一)导学直播:深度学习的行业应用价值及技术发展趋势
(二)单层感知器与多层感知器在反欺诈预测上的表现对比
视频
(三)使用神经网络进行手写数字图片识别
视频
(四)快速上手构建一个人脸识别系统
视频
(五)专题直播:深度学习主流框架介绍
(六)阶段作业
作业

第九章 工业项目实战保障机器学习技术的落地实践

(一)导学直播:工业场景下的机器学习模型应用与模型部署
(二)推荐系统案例精讲
视频
(三)金融风控案例精讲
视频
(四)时间序列案例精讲
视频
(五)算法模型的部署--在人工智能实验室 中部署我们的反欺诈预测模型
视频
(六)专题直播:机器学习工程师职业成长路径
(七)阶段作业
作业
第四阶段
分布式机器学习的工具基础与工业项目实战

看了解大数据工具运用的工业应用价值、大数据生态系统的重要组件、大数据架构搭建方法;掌握海量数据的存储与处理技术;了解Spark大数据处理工具及相关组件;了解分布式机器学习的工业应用价值,掌握Spark MLlib分布式机器学习实现的逻辑及其在金融、计算广告、推荐系统、量化投资等领域的应用。

第十章:海量数据存储和处理技术:Linux环境下Spark2.x+Python开发环境的

(一)导学直播:海量数据处理的市场需求分析及工具介绍
(二)导入本地虚拟机至virtualbox及启动系统和远程桌面连接
视频
(二)大数据环境快速搭建:Hadoop伪分布式集群的搭建
视频
(三)大数据环境快速搭建:Linux系统下安装PySpark模块并远程启动Anaconda
视频
(四)使用结构化海量数据处理框架Spark SQL、Spark DataFrame进行航空数据分析
视频
(五)专题直播:Spark DataFrame与Python DataFrame异同
(六)阶段作业
作业

第十一章:千万级别数据的机器学习问题:机器学习的分布式计算实现

(一)分布式机器学习的工业价值及技术发展趋势介绍
(二)PySpark机器学习:Spark Mllib实现算法模型构建
视频
(三)构建分类模型预测StumbleUpon给用户个性化推荐的网页是否长期受欢迎
视频
(四)构建回归模型实现共享单车需求量预测
视频
(五)分布式环境下的Avazu广告数据集性别标签预测
视频
(六)基于Avazu广告数据的广告排名及CTR预估
视频
(七)分布式环境下的Audioscrobbler音乐推荐系统开发
视频
(八)基于分布式机器学习的实现个人贷款违约预测
视频
(九)基于分布式机器学习的银行零售产品的交叉营销
视频
(十)基于分布式XGBoost的量化投资项目实战--股票价格的预测
视频
(十一)专题直播:运用Spark ML Pipeline组建简易文本分类案例需求分析
(十二)阶段作业
作业
第五阶段
结业项目竞赛

学员将组队参加DC平台、阿里天池竞赛,提交项目代码到平台,根据项目得分及排名情况进行优秀学员评选

第十二章:项目竞赛及竞赛案例详解

第六阶段
就业阶段

本阶段将为学员提供专业的简历指导和就业推荐服务,为学员的就业保驾护航。学员入职后持续提供为期1年的入职护航服务,入职不满意重新推荐

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业内顶配教研团队,结合企业实战应用、高校科研结果和多年授课经验,共同打造高技术价值、
高应用价值、适合零基础转行的课程体系
高校专家
付波
博士,电子科技大学计算机科学与
工程学院副教授,硕士生导师
“这门课程深入浅出,准确把握了算
法工程师所要掌握的技能点,相信你
会和我一样喜欢这套课程。”
杨帅
中科院计算机博士
中科院研究员
“这门课程深入浅出,
准确把握了算 法工程师所要掌握的技能点,
相信你 会和我一样喜欢这套课程。”
徐杨
格拉斯哥大学博士
空间计量方向专家
逻辑和数学本身是非常枯燥和难懂
的,但这门课把枯燥的内容讲活了,让小白
也能快速上手,这就很难得了。”
企业大咖
侯伦青
磐创网络科技有限公司CTO
长期从事自然语言处理、深度学习、
强化学习 方向研究工作,参与华为在线机器学习平台项目,在信息 检索,聊天机器人方面有很深的造诣。
高峰
中国科学院计算机博士,世界500强外企数据科学家
2016年起以NLP深度学习技术分析社交
媒体网络数据;后负责项目包括机器阅读理解
和文本匹配等。现负责对话机器人
相关研发工作。
李艳
成都默谱科技有限公司首席数据官
专业从事数字图像处理、大数据分析和机器学
习领域的应用研究工作近10年。参与四川省、
重庆市多个 区域大数据平台相关项目的架构设计,具有丰富的大数据挖掘和推荐系统建设经验。
明星讲师
韩要宾
杭州沐垚科技有限公司创始人兼COO
5年电商经验,4年数据挖掘经验,专注于数据挖掘、机器学习、深度学习。服务客户包括苏宁易购、迪卡侬等。
蔡书源
AI教育项目部数据挖掘工程师
3年全球顶级咨询公司数据咨询经验。2年的机器学习、深度学习研发经验。擅长金融、通信领域用户研究。
张淑娟
AI教育项目部数据挖掘工程师
2年数据分析、光电行业可靠度研发经验,拥有专利1项。擅长数据清洗、数据挖掘及机器学习算法的实现
彭奕伟
CDA数据科学研究院Python课程讲师
拥有5年的金融行业数据挖掘经验。先后参与民生银行卡移动支付项目研发,银行人工智能客服服务系统项目。
唐绍祖
CDA数据科学研究院SQL与Python课程讲师
擅长Python、SPSS Modeler 等工具进行数据挖掘,参与主编《SPSS Modeler+Weka数据挖掘从入门到实战》等书籍。
倪向洋
CDA数据科学研究院大数据课程讲师
曾就职于IBM系统运维工程师,有丰富的运维工作和大数据平台搭建经验,主要负责大数据平台搭建及数据化运维
金牌助教

张彦存

DA数据科学研究院讲师,CDA在线助教, 主要研究方向为机器学习技术以及基于大 数据架构的数仓技术。

赵娜

AI项目组分析师、CDA在线助教,计算机专 业。精通excel、powerBI、 python、R语 言等数据分析常用工具。

陈丕昊

CDA在线助教,熟悉Python基础、Python 数据清洗等,在课程内容以及软硬件技术 拥有丰富的经验。

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